Методи реалізації двоетапної CNN-архітектури для класифікації атак у мережах IOT

Abstract

Робота присвячена дослідженню методів реалізації двоетапної архітектури на основі згорткових нейронних мереж (CNN) для класифікації атак у мережах Інтернету речей (IoT). Проаналізовано кілька підходів — послідовну фільтрацію, ієрархічну класифікацію, адаптивну глибину, ансамблеву спеціалізацію та гібридні архітектури (CNN+LSTM, CNN+XGBoost, CNN+ViT). Основна мета полягає в досягненні балансу між точністю класифікації та швидкістю обробки, що критично важливо для обмежених ресурсами IoT-систем. Запропоновані рішення дозволяють покращити виявлення складних кібератак у реальному часі.